## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Metode Brown Gibson Dalam Menentukan Penerima Kalpataru

## Yudi Arta Harahap
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: yudiarta5863@gmail.com
Abstrak− Implementasi metode Brown Gibson dalam mementukan penerima kalpataru dilakukan dengan cara memilih alternatif yang mengikuti serangkaian tahapan kegiatan yang diberikan dan kriteria yang sesuai untuk penerima kalpataru. Masalah yang dihadapi oleh tim penyeleksi atau dewan pertimbangan kalpataru adalah bagaimana menentukan penerima kalpataru dari sejumlah alternatif yang memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing sehingga kurang tepat sasaran dalam memberikan nilai yang terbaik untuk dianalisa. Sistem  ini  merupakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dibangun  menggunakan  metode  Brown  Gibson  dan dirancang menggunakan Microsoft Visual Studio 2008 dan menggunakan database Microsoft Access. Untuk pengolahan data akan dilakukan  oleh  tim  penyeleksi  atau  dewan  pertimbangan  dari  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan memasukan data nilai penerima kalpataru, maka sistem akan  melakukan  perhitungan sesuai prinsip metode Brown Gibson yang pada akhirnya  menghasilkan  suatu  penentuan  peringkat  yang  dapat  membantu  tim  penyeleksi  dalam  membandingkan  peringkat  yang diperoleh.  Sistem  yang dibuat  telah  mampu  menentukan  siapa  yang  berhak  menjadi  penerima penghargaan kalpataru  seperti  yang diharapkan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Kalpataru; Brown Gibson
Abstract− The implementation of the Brown Gibson method in determining kalpataru recipients is done by choosing an alternative that follows a series of stages of activities given and criteria that are suitable for kalpataru recipients. The problem faced by  the selection team or the Kalpataru consideration board is how to determine the Kalpataru recipient from a number of alternatives that have their respective strengths and weaknesses so that they are not well targeted to provide the best value for analysis.This system is a Decision Support System (SPK) which was built using the Brown Gibson method and designed using Microsoft Visual Studio 2008 and using a  Microsoft  Access  database.  For  data  processing  will  be  carried  out  by  a  selection  team  or  board  of  judges  from  the  Office  of Environment of North Sumatra Province by entering the Kalpataru recipient value data, the system will perform calculations according to the principle of the Brown Gibson method which ultimately results in a ranking that can help the selection team in comparing ranking obtained. The system created has been able to determine who is entitled to be the recipient of the Kalpataru award as expected.
Keywords : Decision Support Systems; Kalpataru; Brown Gibson

## 1. PENDAHULUAN
Kalpataru berasal dari kata Sanskerta yang memiliki arti lingkungan hidup, kalpataru yang berupa lambang pohon yang bermakna  sumber  kehidupan.  Penghargaan  kalpataru  merupakan  penghargaan  tingkat  nasional  dari  pemerintah  yang diberikan  kepada  individu  maupun  kelompok    masyarakat  yang  telah  berjasa  dalam  melakukan  upaya  pengelolaan lingkungan  dan  perbaikan  fungsi  lingkungan  hidup  yang  dinilai  berprestasi  dan  berjasa  dalam  merintis,  mengabdi, menyelamatkan dan membina dalam upaya perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup dan kehutanan di daerahnya.
Brown Gibson adalah metode yang digunakan untuk menganalisis alternatif-alternatif lokasi yang dikembangkan berdasarkan konsep “Preferences Of Measurement”, yang mengkombinasikan faktor-faktor Objektif dan faktor-faktor Subjektif. Metode ini digunakan untuk menganalisis alternatif pilihan yang dikembangkan berdasarkan konsep Preference Of Measurement yang bisa mengkombinasikan faktor obyektif dan subyektif. Metode Brown Gibson biasa digunakan untuk pengambilan keputusan yang memiliki multiattribute. Metode Brown Gibson dalam pengambilan keputusan dalam menentukan  penerima  kalpataru  dengan  melibatkan  beberapa  kriteria  dan  alternatif   yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak dewan pertimbangan kalpataru. Kriteria-kriteria yang dimaksud ialah, biaya keswadayaan, ukuran, kegiatan,  frekuensi, prestasi, dan dampak bagi lingkungan yang telah diperoleh selama menjalani kegiatan(Yimen & Dagbasi, 2019).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sistem berbasis komputer yang mampu memberikan dukungan keputusan terhadap  manager  didalam  penetapan  keputusan.  Pada  dasarnya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem informasi. Sistem ini nantinya menghasilkan alternatif alternatif keputusan yang di butuhkan pimpinan/manager dalam pengambilan suatu  keputusan(Kusrini, 2007; Kusumadewi, Hartati, Harjoko, & Retantyo Wardoyo, 2006; Limbong et al., 2020; Sharda, Delen, & Turban, 2014).

## 2.2 Kalpataru
Kalpataru berasal dari kata Sanskerta yang memiliki arti lingkungan hidup, kalpataru yang berupa lambang pohon yang bermakna sumber kehidupan. Kalpataru adalah pohon kehidupan yang reliefnya terpahat di Candi Mendut, Jawa Tengah dan mencerminkan suatu tatanan lingkungan yang serasi, selaras, dan seimbang serta merupakan tatanan yang diidamkan karena  melambangkan  hutan,  tanah,  air,  udara,  dan  makhluk  hidup.  Penghargaan  Kalpataru  adalah penghargaan  yang

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
diberikan kepada mereka, baik individu, maupun kelompok, yang dinilai berjasa dalam memelihara fungsi lingkungan hidup.

## 2.3 Metode Brown Gibson
Brown  Gibson  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  alternatif-alternatif  lokasi  yang  dikembangkan berdasarkan konsep “Preferences Of Measurement”, yang mengkombinasikan faktor-faktor Objektif dan faktor-faktor Subjektif. Metode ini digunakan untuk menganalisis alternatif pilihan yang dikembangkan berdasarkan konsep Preference Of Measurement yang bisa mengkombinasikan faktor obyektif dan subyektif.
Metode Brown Gibson biasa digunakan untuk pengambilan keputusan yang memiliki multiattribute. Prosedur dan langkah-langkah  yang  harus  ditempuh  guna  mengaplikasikan  metode  Brown  Gibson  secara  garis  besarnya  dapat diuraikan sebagai berikut: 1) Eliminasi setiap alternatif pilihan yang secara sepintas jelas tidak layak dan fesible untuk dipilih, atas dasar pertimbangan-pertimbangan teknis, atau utilities lainnya dalam kapasitas altternatif yang dibutuhkan. 2) Hitung dan tetapkan performanse measurement dari faktor objektif (OFi) untuk setiap alternatif. 3) Tentukan faktor- faktor yang memberi pengaruh signifikan dan harus dipertimbangkan pada saat pemilihan alternatif. 4) Buat pembobotan, mana yang lebih baik di pertimbangkan, antara faktor objektif (bobot = k) dengan faktor subjektif (bobot = 1  – k) dari nila batas (0<k<1)(Virgiawan, 2016; Yimen & Dagbasi, 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa merupakan langkah awal dalam penyelesaian dan mengidentifikasi sebuah permasalahan  yang terjadi. Analisa masalah memiliki peranan penting dalam proses analisis untuk mencapai dan memperoleh hasil yang akurat dalam sebuah sistem.  Di  kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  Sumatera  Utara  pemilihan  dalam  menentukan  penerima  kalpataru  masih menggunakan sistem manual yaitu mencatat satu persatu data yang akan diproses dengan menguraikan data keseluruhan, dinilai akan memakan waktu yang cukup lama. Sehingga memperlambat pihak kantor untuk melakukan penyeleksian. Jumlah peserta yang mengajukan kalpataru serta indicator kriteria semakin banyak, maka perlu dibangun sebuah sistem pendukung  keputusan  yang  akan  membantu  penetuan  siapa  yang  berhak  untuk  dijadikan  penerima kalpataru  tersebut. Dengan  demikian  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu  memberikan  solusi  terbaik  dalam pemecahan permasalahan. Sistem pendukung keputusan terdiri dari beberapa metode, salah satu metode yang digunakan adalah metode Brown Gibson , metode ini mampu memberikan solusi dalam pemecahan masalah. Metode Brown Gibson ini  menganalisis  alternatif  pilihan  yang  dikembangkan  berdasarkan  konsep Preference  Of  Measurement yang  bisa mengkombinasikan faktor objektif dan subjektif sehingga dapat menghasilkan perangkingan. Metode Brown Gibson ini di  terapkan  dalam  suatu  sistem  komputer  dengan  menggunakan Microsoft  Visual  Studio 2008 dan database yang digunakan adalah Microsoft Acces 2010.

## 3.1 Data Alternatif
Data alternatif  berperan penting dalam proses menentukan kalpataru. Alternatif yang dipilih merupakan alternatif yang direkomendasikan oleh pihak Dinas Lingkungan Hidup Sumut  agar data tersebut lebih akurat dan terpercaya. Beberapa alternatif-alternatif dan kriteria yang dimaksud dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut.
Tabel 1. Data Alternatif dan Kriteria Penerima Kalpataru

## Sumber: Dinas Lingkungan Hidup Sumut

## 3.2 Menentukan Kriteria Dan Bobot
Dalam  Proses  metode BROWN  GIBSON memerlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  dan pertimbangan.Dari setiap kriteria akan di uraikan dibawah ini.
1. Biaya Keswadayaan
Merupakan  penilaian  tentang  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  penerima  kalpataru  selama    melakukan  kegiatan  yang dilakukan tersebut.
2. Ukuran
Merupakan penilaian tentang lama kegiatan  yang dilakukan oleh penerima kapataru.
3. Kegiatan
Merupakan penilaian tentang kegiatan yang dilakukan penerima kalpataru tersebut.
4. Frekuensi
Merupakan penilaian tentang tingkat kerutinan kegiatan yang dilakukan penerima kalpataru tersebut.
5. Prestasi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Keterangan: SB: Sangat baik B: Baik
C: Cukup
KB : Kurang Baik
Merupakan penilaian tentang keberhasilan penerima kalpataru selama melakukan kegiatan tersebut.
6. Dampak Bagi lingkungan Merupakan penilaian tentang Dampak bagi  lingkungan dengan adanya kegiatan tersebut.

## 3.3 Analisa Dengan Metode Brown Gibson
Prosedur dan langkah-langkah yang harus ditempuh guna mengaplikasikan metode Brown Gibson secara garis besarnya dapat diuraikan sebagai berikut 1.  Eliminasi  setiap  alternatif  pilihan  yang  secara  sepintas  jelas  tidak  layak  dan fesible untuk  dipilih,  atas  dasar pertimbangan-pertimbangan  teknis,  atau utilities lainnya  dalam  kapasitas  altternatif  yang  dibutuhkan,  dan  bisa dijadikan alasan utama untuk mengeleminir suatu alternatif dalam daftar nominasi alternatif.
Adapun alternatif yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Data Alternatif Penerima Kalpataru Alternatif (A) Keterangan A 1 Anuar A 2 Jaholong M A 3 Borongan trg A 4 Kuat Sudarta A 5 Rusli A 6 Wibi Nugroho
Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 3. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Biaya Kesawadayaan C2 Ukuran C3 Kegiatan C4 Frekuensi C5 Prestasi C6 Dampak Bagi Lingkungan
Dari  masing-masing  kriteria  di  atas  akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Untuk  mendapat  variabel  tersebut  harus digambarkan dalam sebuah grafik yang dapat dilihat dari gambar 4.1 berikut.
KB C B
SB
0,25 0.50 0.75 1 Gambar 1. Grafik Fuzzy Bobot
Penulis membuat kemudahan dengan menyetarakan kedalam bilangan bulat yang terdapat pada tabel 4.4.
Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Sesuai Bilangan Fuzzy Fuzzy Bilangan Bulat Keterangan 0.25 0-25 Kurang Baik 0.5 26-50 Cukup Baik 0.75 51-75 Baik 1 76-100 Sangat Baik
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap  alternatif ( coomis )  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot dari setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy .
Tabel 5. Kriteria Nilai Biaya Keswadayaan
1Alternatif (A) Keterangan A 1 Rp.35.000.000 A 2 Rp.35.000.000 A 3 Rp.15.000.000 A 4 Rp.26.000.000 A 5 Rp.35.000.000 A 6 Rp.15.000.000

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 6. Kriteria Nilai Ukuran
Alternatif (A) Keterangan A 1 30 Tahun A 2 20 Tahun A 3 6 Tahun A 4 15 Tahun A 5 30 Tahun A 6 6 Tahun Tabel 7. Kriteria Frekuensi Kegiatan (C4) Keterangan Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 –50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100 Tabel 8. Kriteria Prestasi Kegiatan (C5) Keterangan Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 –50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100
Tabel 9. Kriteria Dampak Bagi Lingkungan
Berikut tabel eliminasi rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 10. Rating Eliminasi Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A 1 35.000.000 30 90 90 90 90 A 2 35.000.000 20 50 75 75 75 A 3 15.000.000 6 75 50 50 50 A 4 26.000.000 15 75 75 90 50 A 5 35.000.000 30 90 90 90 75 A 6 15.000.000 6 25 25 25 25 W 0,10 0,10 0,10 0,30 0,20 0,20
Tabel 11 Menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai terbaik, maka semua kriteria yang d iberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Pengambilan  keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut:
Tabel 11. Bobot (W) Keterangan BobotW Biaya Keswadayaan 10 % Ukuran 10 % Kegiatan 10 % Frekuensi 30 % Prestasi 20 % Dampak Bagi Lingkungan 20 %
2.   Hitung dan tetapkan performanse measurement dari faktor objektif (OFi) untuk      setiap alternatif. Ukuran performace untuk  faktor  objektif  dihitung  berdasarkan  estimasi  seluruh  perkiraan  total  biaya-biaya  yang  dikeluarkan  untuk pemilihan alternatif yang dipertimbangkan.
Kegiatan (C6) Keterangan Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 –50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 12. Inisialisasi Biaya Kswadayaan
Biaya Keterangan 0 - 5.000.000 7 >5.000.000 - 10.000.000 6 >10.000.000 - 15.000.000 5 >15.000.000 - 20.000.0000 4 >20.000.000 - 25.000.000 3 >25.000.000 - 30.000.000 2 >30.000.000 - 35.000.000 1 Tabel 13. Inisialisasi Ukuran Lama Keterangan 0 – 5 tahun 6 5 tahun - 10tahun 5 >10 tahun - 15 tahun 4 >15 tahun - 20 tahun 3 >20 tahun - 25 tahun 2 >25 tahun - 30 tahun 1
Proses pencarian diatas dapat digambarkan pada tabel di bawah ini:
Tabel 14. Data Nilai Faktor Objektif Kode Faktor objektif Nilai Objektif Ci 1/Ci Ofi A 1 C1 1 2 0.5 0.3191 C2 1 A 2 C1 2 5 0.2 0.1276 C2 3 A 3 C1 5 10 0.1 0.0638 C2 5 A 4 C1 2 6 0.1666 0.1063 C2 4 A 5 C1 1 2 0.5 0.3191 C2 1 A 6 C1 5 10 0.1 0.0638 C2 5 Jumlah 1/Ci 1.5666 0.9997 Untuk menghitung nilai performance measurements faktor objektif menggunakan rumus: OF (A1) =  [2*1.5666] ⁻ 1 = [3.1332] ⁻ 1 =  0.3191 OF (A2) =  [5*1.5666] ⁻ 1 = [7.833] ⁻ 1 =  0.1276 OF (A3) = [10*1.5666] ⁻ 1 = [15.666] ⁻ 1 = 0.0638 OF (A4) = [6*1.5666] ⁻ 1 = [9.3996] ⁻ 1 = 0.1063 OF (A5) = [2*1.5666] ⁻ 1 = [3.1332] ⁻ 1 = 0.3191 OF (A6) =  [10*1.5666] ⁻ 1 = [15.666] ⁻ 1 = 0.0638
ƩOFi = OF A1 + OF A2 + OF A3 + OF A4 + OF A5 + OF A6 = 0.3191 + 0.1276 + 0.0638 + 0.1063 + 0.3191 + 0.0638 = 0.9997
3.   Tentukan faktor-faktor yang memberi pengaruh signifikan dan harus dipertimbangkan pada saat pemilihan alternatif. Faktor-faktor ini lebih bersifat subjektif. Estimasi dari ukuran faktor performance faktor subjektif (SFi) untuk setiap alternatif pilihan ditentukan dengan menggunakan rumus dengan cara forched chois pairwise comparison , maka akan dapat dihitung nilai rangking faktor subjektif masing-masing alternatif sebagai berikut: 1. Kegiatan (C3) >< Frekuensi (C4).
Kemunkinan kegiatan dinilai lebih kurang penting dari nilai frekuensi.
2. Kegiatan  (C3) >< Prestasi (C4).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Kemungkinan kegiatan lebih kurang penting dari nilai prestasi.
3. Kegiatan  (C3) >< Dampak bagi lingkungan (C6).
Kemungkinan kegiatan lebih kurang penting dari nilai dampak bagi lingkungan. 4. Frekuensi (F) >< Prestasi (C5).
Kemungkinan frekuensi dinilai lebih penting dari nilai prestasi.
5. Frekuensi (C4) >< Dampak bagi lingkungan (C6).
Kemungkinan frekuensi dinilai lebih pnting dari nilai dampak bagi lingkungan.
6. Prestasi (C5)  >< D ampak bagi lingkungan (C6).
Prestasi dan dampak bagi lingkungan nilainya sama penting.
Tabel 15. Forced-choise Pairwise Comparison Faktor Subjektif Faktor Subjektif Pairwise Comparisson Jumlah Preferensi Relative Importance 1 2 3 4 5 6
C3 0 0 0 0 0/7 = 0 C4 1 1 1 3 3/7 = 0.4285 C5 1 0 1 2 2/7 = 0.2857 C6 1 0 1 2 2/7 = 0.2857 Jumlah 7
Selanjutnya dengan cara “ forced-choise Pairwise Comparison ”  ini juga, lakukan hal yang sama untuk masing- masing  alternatif  terhadap  faktor  subjektif.  Sebelum  melakukan  perbandingan  masing-masing  alternatif  untuk  faktor subjektif  kemungkinan jenis kegiatan, maka terlebih  dahulu  harus diketahui  nilai  dari  masing-masing  alternatif untuk faktor subjektif. Data nilai dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
a. Faktor Subjektif Kemungkinan  Kegiatan
Tabel 16. Alternatif Faktor Subjektif Kegiatan A Nilai Nilai A 1 90 Sangat Bisa A 2 50 Cukup Bisa A 3 75 Bisa A 4 75 Bisa A 5 90 Sangat Bisa A 6 25 Tidak Bisa
Dapat dijelaskan bahwa:
1. A1><A2  A1 dinilai lebih layak dari nilai A2
2. A1><A3 A1 dinilai lebih layak dari nilai A3
3. A1><A4 A1 dinilai lebih layak dari nilai A4
4. A1><A5 dinilai sama layak
5. A1><A6 A1 dinilai lebih layak dari nilai A6
6. A2><A3 A2 dinilai lebih kurang layak dari nilai A3
7. A2><A4 A2 dinilai lebih kurang layak dari nilai A4
8. A2><A5 A2 dinilai lebih kurang layak dari nilai A5
9. A2><A6 A2 dinilai lebih layak dari nilai A6
10. A3><A4  dinilai sama layak 11. A3><A5 A3 dinilai lebih kurang layak dari nilai A5 12. A3><A6  A3 dinilai lebih layak dari nilai A6 13. A4><A5 A1 dinilai lebih kurang layak dari nilai A5 14. A4><A6 A4 dinilai lebih layak dari nilai A6 15. A5><A6 A5 dinilai lebih layak dari nilai A6
Tabel 17. Nilai Perbandingan Faktor Subjektif Kegiatan
Alternat if Pairwise Comparisson Faktor Subjektif  Kegiatan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A 1 1 1 1 1 1 A 2 0
0 0 0 1 A 3 0 1
1 0 1 A 4 0 1 1 0 1 A 5 1 1 1 1 1 A 6 0 0 0 0 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 18. Alternatif Rangking Faktor Subjektif Kegiatan
b. Faktor Subjektif Kemungkinan Frekuensi
Tabel 19. Alternatif Faktor Subjektif Frekuensi A Nilai Nilai A1 90 Sangat Bisa A2 75 Bisa A3 50 Cukup Bisa A4 75 Bisa A5 90 Sangat Bisa A6 25 Tidak Bisa Dapat dijelaskan bahwa:
1. A1><A2  A1 dinilai lebih layak dari nilai A2
2. A1><A3 A1 dinilai lebih layak dari nilai A3
3. A1><A4 A1 dinilai lebih layak dari nilai A4
4. A1><A5 A1 dinilai sama layak
5. A1><A6 A1 dinilai lebih layak dari nilai A6
6. A2><A3 A2 dinilai lebih layak dari nilai A3
7. A2><A4 dinilai sama layak
8. A2><A5 A2 dinilai lebih kurang layak dari nilai A5
9. A2><A6 A2 dinilai lebih layak dari nilai A6
10. A3><A4 A3 dinilai lebih kurang layak dari nilai A4 11. A3><A5 A3 dinilai lebih kurang layak dari nilai A5 12. A3><A6 A3 dinilai lebih layak dari nilai A6 13. A4><A5 A4 dinilai lebih kurang layak dari nilai A5 14. A4><A6 A4 dinilai lebih layak dari nilai A6 15. A5><A6 A5 dinilai lebih layak dari nilai A6
Tabel 20. Nilai Perbandingan Faktor Subjektif Frekuensi
Alternat if Pairwise Comparisson Faktor Subjektif Frekuensi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A 1 1 1 1 1 1 A 2 0 1 1 0 1 A 3 0 0
0 0 1 A 4 0 1 1 0 1 A 5 1 1 1 1 1 A 6 0 0 0 0 0
Menghitung alternatif rangking faktor subjektif jenis frekuensi:
Tabel 21. Alternatif Rangking Dari Faktor Subjektif Frekuensi Alternatif Jumlah Prefrences Rangking A 1 5 5/17 = 0.2941 A 2 3 3/17 = 0.1764 A 3 1 1/17 = 0.0588 A 4 3 3/17 = 0.1764 A 5 5 5/17 = 0.2941 A 6 0 0/17 = 0 Jumlah 17
Alternatif Jumlah Prefrences Rangking A 1 5 5/17 = 0.2941 A 2 1 1/17 = 0.0588 A 3 3 3/17 = 0.1764 A 4 3 3/17 = 0.1764 A 5 5 5/17 = 0.2941 A 6 0 0/17 =  0 Jumlah 17

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
c. Faktor Subjektif Kemungkinan Prestasi
Tabel 22. Alternatif Faktor Subjektif Prestasi Alternatif Nilai Nilai A 1 90 Sangat Bisa A 2 75 Bisa A 3 50 Cukup Bisa A 4 90 Cukup Bisa A 5 90 Sangat Bisa A 6 25 Tidak Bisa
Dapat dijelaskan bahwa:
1. A1><A2 A1 dinilai lebih layakdari nilai A2
2. A1><A3 A1 dinilai lebih layakdari nilai A3
3. A1><A4  A1 dinilai lebih layak  dari nilai A4
4. A1><A5 A1 dinilai lebih  kurang layak  dari nilai A5
5. A1><A6 A1 dinilai lebih layak  dari nilai A6
6. A2><A3 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A3
7. A2><A4 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A4
8. A2><A5 A2 dinilai lebih  kurang layak dari nilai A5
9. A2><A6 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A6
10. A3><A4 dinilai sama layak
11. A3><A5 A3 dinilai lebih  kurang layak  dari nilai A5 12. A3><A6 A3 dinilai lebih layak  dari nilai A6 13. A4><A5 A4 dinilai lebih  kurang layak  dari nilai A5 14. A4><A6 A4 dinilai lebih layak  dari nilai A6 15. A5><A6 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A6
Tabel 23. Nilai Perbandingan Faktor Subjektif Prestasi
Alternat if Pairwise Comparisson Faktor Subjektif Prestasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A 1 1 1 1 1 1 A 2 1 1 1 0 1 A 3 0 0 1 0 1 A 4 0 0 1 0 1 A 5 1 1 1 1 1 A 6 0 0 0 0 0
Menghitung alternatif rangking faktor subjektif prestasi:
Tabel 24. Alternatif Rangking Dari Faktor Subjektif Prestasi Alternatif Jumlah Prefrences Rangking A 1 5 5/17 = 0.2941 A 2 3 3/17 = 0.1764 A 3 2 2/17 = 0.1176 A 4 2 2/17 = 0.1176 A 5 5 5/17 =  0.2941 A 6 0 0/17 = 0 Jumlah 17
d. Faktor Subjektif Kemungkinan Dampak Bagi Lingkungan
Tabel 25. Nilai Alternatif Faktor Subjektif Dampak Bagi Lingkungan Alternatif Nilai Nilai A 1 90 Sangat Bisa A 2 75 Bisa A 3 50 Cukup Bisa A 4 50 Cukup Bisa A 5 75 Bisa A 6 25 Tidak Bisa

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dapat dijelaskan bahwa:
1. A1><A2 A1dinilai lebih layak dari nilai A2
2. A1><A3 A1dinilai lebih layak dari nilai A2
3. A1><A4  A1dinilai lebih layak dari nilai A2
4. A1><A5 A1dinilai lebih layak dari nilai A2
5. A1><A6 A1dinilai lebih layak dari nilai A2
6. A2><A3 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A3
7. A2><A4 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A4
8. A2><A5 A2 dinilai sama layak
9. A2><A6 A2 dinilai lebih layak  dari nilai A6
10. A3><A4 dinilai sama layak
11. A3><A5 A3 dinilai lebih layak  dari nilai A5 12. A3><A6 A3 dinilai lebih layak  dari nilai A6 13. A4><A5 dinilai sama layak 14. A4><A6 A4 dinilai lebih layak  dari nilai A6 15. A5><A6  A5 dinilai lebih layak  dari nilai A6
Tabel 26. Nilai Perbandingan Faktor Subjektif Dampak Bagi Lingkungan
Alternat if Pairwise Comparisson Faktor Subjektif Dampak Bagi Lingkungan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A 1 1 1 1 1 1
A 2 0
1 1 1 1 A 3 0
0
1 0 1 A 4 0 0 1 0 1 A 5 0 1 1 1 1 A 6 0 0 0 0 0
Menghitung alternatif rangking faktor subjektif dampak bagi lingkungan:
Tabel 27. Alternatif Rangking Faktor Subjektif Dampak Bagi Lingkungan Alternatif Jumlah Prefrences Rangking A 1 5 5/17 = 0.2941 A 2 4 4/17 = 0.2352 A 3 3 3/17 = 0.1764 A 4 3 3/17 = 0.1764 A 5 2 2/17 =  0.1176 A 6 0 0/17 = 0 Jumlah 17
Selanjutnya adalah menghitung nilai faktor subjektif dari tiap altenatif. Nilai faktor subjektif didapat dari nilai keseluruhan alternatif rangking berdasarkan dari nilai perbandingan alternatif pada setiap faktor subjektif.
Tabel 28. Nilai Perbandingan Faktor Subjektif F aktor Subjektif Pairwise Comparisson Response (Rij) Rangking (Wj) A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 K 0.2941 0.0588 0.1764 0.1764 0.2941 0 0 F 0.2941 0.1764 0.0588 0.1764 0.2941 0 0.4285 P 0.2941 0.1764 0.1176 0.1176 0.2941 0 0.2857 DBL 0.2941 0.2352 0.1764 0.1176 0.1176 0 0.2857
SF (A1) = (0.2941*0) + (0.2941*0.4285) + (0.2941*0.2857) + (0.2941*0.2857)
= 0 + 0.1260 + 0.0840 + 0.0840
= 0.294 SF (A2) = (0.0588*0) + (0.1764*0.4285) + (0.1764*0.2857) + (0.2352*0.2857) = 0 + 0.0755 + 0.0509 + 0.0509 = 0.1773 SF (A3) = (0.1764*0) + (0.0588*0.4285) + (0.1176*0.2857) + (0.1176*0.2857) = 0 + 0.0251 + 0.0335 + 0.0335 = 0.0921 SF (A4) = (0.1764*0) + (0.1764*0.4285) + (0.1176*0.2857) + (0.1176*0.2857)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
= 0 + 0.0755 + 0.0335 + 0.0335 = 0.1425 SF (A5) = (0.2941*0) + (0.2941*0.4285) + (0.29410.2857) + (0.1176*0.2857) = 0 + 0.1260 + 0.1260 + 0.0335 = 0.2855 SF (A6) = (0*0) + (0*0.4285) + (0*0.2857) + (0*0.2857) = 0 + 0 + 0+ 0 = 0 4.   Buat pembobotan, mana yang lebih baik di pertimbangkan, antara faktor objektif (bobot = k) dengan faktor subjektif (bobot = 1 – k) dari nila batas (0<k<1). Kombinasikan faktor objektif (OFi) dengan faktor subjektif (SFi) yang akan menghasilkan “ location preference measure” (LPMi) untuk setiap alternatif  yang ada.
Setelah nilai faktor objektif dan faktor subjektif sudah diketahui, langkah selanjutnya adalah memberikan bobot antara  faktor  objektif  dan  faktor  subjektif. Dalam  kasus  ini  kita  asumsikan  faktor  objektif  2  kali  lebih  penting  dari subjektif, sehingga bobot objektif adalah: K = 0.588234 ; 1 - K = 0.294117 (K) : (1-K) = (0.588234) : (0.294117) = 2 : 1 Selanjutnya kombinasikan faktor objektif (OFi) dengan faktor subjektif (SFi) sehingga menghasilakan location preference measurement (LPMi) untuk setiap alternatif yang ada. Secara matematis menggunakan rumus (2.3) : LPMi = k (OFi) + (1 – k) (SFi) K = 0.588234 1-k = 0.294117
Tabel 29. Nilai Keseluruhan Faktor Objektif Dan Subjektif
Alternatif Ofi SFi A 1 0.3191 0.294 A 2 0.1276 0.1773 A 3 0.0638 0.0921 A 4 0.1063 0.1425 A 5 0.3191 0.2855 A 6 0.0638 0
SF (A1) = (0.588234) (0.3191) + (0.294117) (0.294) = 0.1877+ 0.0864 = 0.2741 SF (A2) = (0.588234) (0.1276) + (0.294117) (0.1773) = 0.0750 + 0.0521 = 0.1271 SF (A3) = (0.588234) (0.0638+ (0.294117) (0.0921) = 0.0375 + 0.0270 = 0.0645 SF (A4) = (0.588234) (0.1063) + (0.294117) (0.1425) = 0.0625 + 0.0419 = 0.1044 SF (A5) = (0.588234) (0.3191) + (0.294117) (0.2855) = 0.1877 + 0.0839 = 0.2716 SF (A6) = (0.588234) (0.0638 ) + (0.294117) (0) = 0.0375 + 0 = 0.0375 Dari perhitungan LPMi setiap alternatif diatas, maka diperoleh nilai Ʃ LPMi, yaitu :
Ʃ LPMi = LPM (A1) + LPM (A5) + LPM (A2) + LPM(A4) + LPM (A3) + LPM (A6) = 0.2741 + 0.2716 + 0.1271 + 0.1044 + 0.0645 + 0.0375
= 0.8792
Berdasarkan  Perhitungan  secara  manual  menggunakan  analisis Brown Gibson, maka  didapatkan  nilai  LPMi peralternatif, untuk nilai tertinggi dapat digambarkan pada tabel berikut:
Tabel 30. Perangkingan Alternatif Hasil Rangking Anuar 0.2741 1 Rusli 0.2716 2
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 402-412 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Jaholong Munthe 0.1271 3 Kuat Sudarta 0.1044 4 Borongan trg 0.0645 5 Wibi Nugroho 0.0375 6

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  diambil  beberapa  kesimpulan,  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan menentukan penerima kalpataru menggunakan metode Brown Gibson sesuai dengan yang diharapkan yaitu berupa hasil urutan  rangking  yang  berprioritas  untuk  digunakan  sebagai  penerima  kalpataru.  Sistem  Pendukung  Keputusan menentukan  penerima  kalpataru  menggunakan  metode Brown  Gibson. Dimana Brown  Gibson adalah  metode  yang digunakan  untuk  menganalisis  alternatif-alternatif  lokasi  yang  dikembangkan  berdasarkan  konsep  “ Preferences Of Measurement”, yang mengkombinasikan faktor-faktor objektif dan faktor-faktor subjektif dan memberikan hasil, yaitu alternatif akan menjadi  prioritas tertinggi  jika memiliki  nilai  yang baik  pada kriteria yang memiliki  kepentingan yang tertinggi.

## REFERENCES
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan .
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Retantyo Wardoyo. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM).
In Edisi Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Limbong, T., Muttaqin, M., Iskandar, A., Windarto, A. P., Simarmata, J., Mesran, M., … Anjar Wanto. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Retrieved from
https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=6FnYDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=info:7xCcJJHq7K8J:scholar.googl e.com&ots=XdPZfBQLmL&sig=bE2MOSrTIAY5yRdRIBw8SEKJ2aI&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2014). Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support . Retrieved from c Virgiawan,  I.  M.  A.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Komputer  Dengan  Metode  Brown  Gibson. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer , 1 (1), 20–29. https://doi.org/10.36002/jutik.v1i1.19
Yimen, N., & Dagbasi, M. (2019). Multi-Attribute Decision-Making: Applying a Modified Brown–Gibson Model and RETScreen Software to the Optimal Location Process of Utility-Scale Photovoltaic Plants. Processes , 7 (8), 505. https://doi.org/10.3390/pr7080505